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In diesem Artikel werden bekannte Probleme und Problemumgehungen für Foundry aufgeführt. Überprüfen Sie diese Probleme, bevor Sie eine Supportanfrage übermitteln.
- Überprüfen Sie die Statusseite Azure auf Dienstebenenausfälle.
- Richten Sie Ausfallbenachrichtigungen im portal Azure Service Health ein.
Agentdienst
Derzeit keine aktiven bekannten Probleme.
Gießereiausrüstung
Azure-Sprache in Foundry-Werkzeugen
In den folgenden Tabellen werden die aktuellen bekannten Probleme für Sprache beschrieben, einschließlich Speech to Text (STT), Sprachsynthese (TTS) und Speech SDK/Runtime.
Aktive bekannte Probleme mit Spracherkennung (Speech to Text, STT)
In der folgenden Tabelle sind die aktuellen bekannten Probleme für Sprache in Text aufgeführt:
| Problem-ID | Kategorie | Titel | Beschreibung | Problemumgehung | Veröffentlichungsdatum des Problems |
|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | Inhalt | STT-Transkriptionen mit Pfundeinheiten | Die Echtzeittranskription wandelt häufig "Pfund" in "lbs" falsch um, wenn Ausdrücke in einem britischen Dialekt gesprochen werden, unabhängig von der Spracheinstellung. | Verwenden Sie Custom Display Post Processing (DPP), um ein benutzerdefiniertes Sprachmodell zu trainieren, um die standardmäßigen DPP-Ergebnisse zu korrigieren (z. B. Pounds {tab} Pounds). Weitere Informationen finden Sie unter Wie man Trainingsdaten für das Textformat für die benutzerdefinierte Spracherkennung vorbereitet. | 9. Juni 2025 |
| 1002 | Inhalt | STT-Transkriptionen mit Himmelsrichtungen | Das Spracherkennungsmodell 20241218 könnte Audioeingaben, die Kardinalrichtungen enthalten, möglicherweise ungenau interpretieren. Beispielsweise kann "SW123456" als "Southwest 123456" transkribiert werden. Ähnliche Fehler können mit anderen Kardinalrichtungen auftreten. | Verwenden der benutzerdefinierten Anzeigeformatierung zur Zuordnung von „Southwest“ zu „SW“ in einer Rewriteregel. Weitere Informationen finden Sie unter Wie man Trainingsdaten für das Textformat für die benutzerdefinierte Spracherkennung vorbereitet. | 9. Juni 2025 |
| 1003 | Modell | STT-Transkriptionen können unerwartete interne Systemtags enthalten | Unerwartete Tags wie "nsnoise" werden in Transkriptionsergebnissen angezeigt. Dieses Problem wurde zunächst für das arabische Modell gemeldet (ar-SA) aber auch in englischen Modellen (en-US und en-GB). Ein zukünftiges Modellupdate fügt einen Filter hinzu, um "nsnoise" aus Schulungsdaten zu entfernen. | Es ist keine Problemumgehung verfügbar. Ein Fix ist in einem zukünftigen Modellupdate geplant. | 9. Juni 2025 |
| 1004 | Modell | STT-Transkriptionen mit ungenauen Schreibweisen sprachspezifischer Namen und Wörter | Falsche Transkription sprachspezifischer Namen aufgrund fehlender Entitätsabdeckung im Basismodell für Gebietsschemas der Ebene 2. Dieses Problem tritt auf, wenn basismodelle zuvor kein bestimmtes Wort gefunden haben. | Trainieren von benutzerdefinierten Sprachmodellen, um unbekannte Namen und Wörter als Schulungsdaten einzuschließen. Sie können auch unbekannte Wörter zur Laufzeit als Begriffsliste hinzufügen, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. | 9. Juni 2025 |
| 1005 | Dateitypen | In der STT-Echtzeitausgabe werden gelegentlich Wörter außerhalb des Kontexts hinzugefügt. | Audiodateien, die ausschließlich aus Hintergrundgeräuschen bestehen, können zu ungenauen Transkriptionen führen. Idealerweise sollten nur gesprochene Sätze transkribiert werden, aber dies geschieht nicht mit dem nl-NL-Modell. | Verwenden Sie den Microsoft Audio Stack (MAS), der im Speech SDK integriert ist, um Rauschunterdrückung und Echounterdrückung zu ermöglichen. Diese Optimierung trägt dazu bei, die Audioqualität zu verbessern, bevor sie den STT-Dienst erreicht. | 9. Juni 2025 |
| 1006 | Dateitypen | MP4-Decodierungsfehler aufgrund der "Moov Atom"-Position | Das Decodieren von MP4-Containerdateien könnte fehlschlagen, da sich das "moov-Atom" am Ende der Datei anstatt am Anfang befindet. Diese Struktur macht die Datei für den aktuellen Dienst unstreambar, insbesondere für Dateien, die größer als 10 MB sind. | Verarbeiten Sie die Datei mithilfe von Audiocodec-Dienstprogrammen, um das "Moov-Atom" an den Anfang zu verschieben, oder konvertieren Sie die Datei in MP3. | 8. August 2025 |
Sprachsynthese (TTS) aktive bekannte Probleme
In der folgenden Tabelle sind die aktuellen bekannten Probleme für Sprachsynthese aufgeführt:
| Problem-ID | Kategorie | Titel | Beschreibung | Problemumgehung | Veröffentlichungsdatum des Problems |
|---|---|---|---|---|---|
| 2001 | Dienst | Modellkopie über REST-API | Der TTS-Dienst lässt das Kopieren des Modells über die REST-API nicht für Notfallwiederherstellungszwecke zu. | Es ist keine Problemumgehung verfügbar. Dies ist eine aktuelle Einschränkung. | 9. Juni 2025 |
| 2002 | TTS-Avatar | Fehlende Parameter | TTS-Avatarparameter avatarPosition und avatarSize werden in der Batchsynthese nicht unterstützt. |
Es ist keine Problemumgehung verfügbar. Dies ist eine aktuelle Einschränkung. | 9. Juni 2025 |
| 2003 | TTS-Avatar | Fehlende BLOB-Dateinamen | Die outputs: result URL des Batch-Avatarsyntheseauftrags enthält nicht den Blob-Dateinamen. |
Verwenden Sie subtitleType = soft_embedded als vorübergehende Lösung. |
9. Juni 2025 |
| 2004 | TTS-Avatar | Batchverarbeitung für TTS-Avatare wird nicht unterstützt | Batchsynthese für Avatar unterstützt nicht bring-your-own-storage (BYOS) und erfordert das Speicherkonto, um externen Datenverkehr zuzulassen. | Es ist keine Problemumgehung verfügbar. Dies ist eine aktuelle Einschränkung. | 9. Juni 2025 |
| 2005 | Dienst | Aktualisierung des DNS-Caches nach der Migration vom Juli 2025 | Die älteren Sprach-TTS-Cluster in Asien wurden aus Compliancegründen am 31. Juli 2025 entfernt. Der gesamte Datenverkehr wurde zu neuen IPs migriert. Einige Kunden treten möglicherweise weiterhin Probleme aufgrund persistenter lokaler oder sekundärer DNS-Caches auf, die nicht aktualisiert wurden. | Löschen Sie lokale und sekundäre DNS-Caches, um Konnektivitätsprobleme mit den neuen TTS-Cluster-IPs zu beheben. | 24. Juli 2025 |
| 2006 | TTS | Word-Begrenzungsduplizierung in der Ausgabe | Azure TTS gibt manchmal doppelte Wortbegrenzungseinträge in der Syntheseausgabe zurück, insbesondere bei Verwendung bestimmter SSML-Konfigurationen. Diese Duplizierung kann zu ungenauen Zeitangaben und Fehlausrichtung in downstream-Anwendungen führen. | Verarbeiten Sie die Ausgabe, um doppelte Wortgrenzen basierend auf Zeitstempel und Wortinhalt herauszufiltern. | 8. August 2025 |
| 2007 | TTS | Teilweise generierte Wörter in arabischen Stimmen | Arabische Sprachausgaben enthalten teilweise generierte Wörter in Fällen unklarer oder unvollständiger Aussprache, insbesondere für Wörter, die mit ة oder ت enden. Dieses Problem ist über mehrere Stimmen hinweg reproduzierbar. | Um dieses Problem zu mildern, sollten Sie den Sprachausgabetext umformulieren. | 16. September 2025 |
Bekannte aktive Probleme im Speech SDK/Runtime
In der folgenden Tabelle sind die aktuellen bekannten Probleme für Speech SDK/Runtime aufgeführt:
| Problem-ID | Kategorie | Titel | Beschreibung | Problemumgehung | Veröffentlichungsdatum des Problems |
|---|---|---|---|---|---|
| 3001 | SDK/Runtime | InitialSilenceTimeout-Parameter verursacht 400 Fehler | Die Einstellung InitialSilenceTimeout auf 0 verursacht 400 Fehler. Der endSilenceTimeout Parameter kann auch zu falschen Transkriptionen führen – wenn er auf einen anderen Wert als 0 festgelegt ist, ignoriert das System die Benutzereingabe nach der angegebenen Dauer. |
Setzen Sie InitialSilenceTimeoutMs auf 0, indem Sie SpeechConfig.fromSubscription(subscriptionKey, region) verwenden, um das Timeout aufgrund der anfänglichen Stille zu deaktivieren. Bei der Single-Shot-Erkennung endet die Sitzung nach 30 Sekunden anfänglicher Ruhe. Für die kontinuierliche Erkennung meldet der Dienst nach 30 Sekunden eine leere Phrase und setzt den Vorgang fort. Der Speech_SegmentationMaximumTimeMs Parameter bestimmt die maximale Länge des Ausdrucks (Standard: 30.000 ms). |
9. Juni 2025 |
| 3002 | SDK/Runtime | Der Parameter SegmentationTimeout verursacht falsche Wörter. | Zufällige Wörter erscheinen in den Spracherkennungsergebnissen, wenn SegmentationSilenceTimeout auf über 1.000 ms eingestellt ist. |
Behalten Sie den Standardwert SegmentationTimeout von 650 ms bei. |
9. Juni 2025 |
| 3003 | SDK/Runtime | Sprecherdauer fehlt während der Echtzeit-Diarisierung in STT | Das Python SDK zeigt bei Verwendung von Echtzeit-Diarisierung mit STT die Lautsprecherdauer nicht an. | Überprüfen Sie Offset und Dauer im Erkennungsergebnis, indem Sie die Dokumentation Schnellstart zur Echtzeit-Diarisierung befolgen. | 9. Juni 2025 |
| 3004 | SDK/TTS Avatar | Häufige Verbindungsabbrüche des JavaScript-SDKs | TTS-Avatar lädt oder verbindet sich nicht häufig, wenn ein benutzerdefinierter Avatar mit dem JavaScript SDK verwendet wird. | Öffnen Sie UDP-Port 3478. | 9. Juni 2025 |
Azure-Übersetzer in Foundry-Tools
In den folgenden Tabellen werden die aktuellen bekannten Probleme für Übersetzer beschrieben.
Aktive bekannte Probleme bei der Textübersetzung
| Problem-ID | Kategorie | Titel | Beschreibung | Problemumgehung | Veröffentlichungsdatum des Problems |
|---|---|---|---|---|---|
| 4001 | Modell | Beibehalten von Kontext und Pronomen | Einige Übersetzungsmodelle behandeln Pronomen nicht gut, insbesondere Pronomen der dritten Person. Dieses Problem tritt auf, da das Training auf Satzebene und die Ableitung keinen Kontext beibehalten. Das Produktteam arbeitet aktiv daran, alle Modelle zu dokumentenbasiertem Training und Inferenz zu überführen. | Es ist keine direkte Problemumgehung verfügbar. Manuelles Überprüfen und Anpassen der Pronomennutzung bei Bedarf. | 5. Februar 2025 |
| 4002 | Inhalt | Übersetzen von Sätzen mit Text in gemischter Sprache | Die Textübersetzungs-API unterstützt keine Übersetzung von Sätzen, die Eingaben in gemischter Sprache enthalten. Übersetzungen können falsch oder unvollständig sein, wenn ein einzelner Satz mehrere Sprachen enthält. | Geben Sie die beabsichtigte Quellsprache an, entfernen Sie den Satz mit gemischter Sprache, oder teilen Sie den Text in Einzelsprachensegmente auf. | 5. Februar 2025 |
Aktuelle bekannte Probleme bei der Dokumentübersetzung
| Problem-ID | Kategorie | Titel | Beschreibung | Problemumgehung | Veröffentlichungsdatum des Problems |
|---|---|---|---|---|---|
| 5001 | Formatierung | Formatierung mathematischer Ausdrücke | Übersetzte Dokumente behalten möglicherweise nicht vollständig die Formatierung mathematischer Ausdrücke bei. Hochgestellte und tiefgestellte Zahlen können fehlerhaft formatiert werden. | Es ist keine direkte Problemumgehung verfügbar. Passen Sie die Formatierung mathematischer Ausdrücke bei Bedarf manuell an. | 5. Februar 2025 |
| 5002 | Inhalt | Übersetzen von Dokumenten mit gemischten Quellsprachen | Die Dokumentübersetzung übersetzt möglicherweise keine Quelldokumente mit mehreren Sprachen, was zu falschen oder unvollständigen Ergebnissen führt. | Geben Sie die beabsichtigte Quellsprache an. Alternativ können Sie den Satz mit gemischter Sprache entfernen oder den Text in Segmente aufteilen, die nur eine Sprache enthalten. | 5. Februar 2025 |
| 5003 | Dateitypen | Übersetzen komplexer Dokumente | Dokumente mit Tausenden komplexen Seiten können während der Extraktion, Übersetzung und Neuzusammensetzung auf Fehler stoßen. Diese Dokumente enthalten häufig Bilder, eingebetteten Text in Bildern und manuell eingegebenen Text. | Teilen Sie das große Dokument in kleinere Abschnitte auf (z. B. teilen Sie eine 1.000-Seiten-Datei in ca. 10 Dateien von jeweils 100 Seiten auf), und übermitteln Sie sie einzeln. | 5. Februar 2025 |
| 5004 | Formatierung | Übersetzen von Dokumenten mit rahmenlosen Diagrammen und Tabellen | Diagramme und Tabellen mit gemischtem horizontalem und vertikalem Text, unterschiedlichen Zellgrößen oder rahmenlosen Rasterstrukturen sind während der Übersetzung schwer zu formatieren. | Um die Qualität der Übersetzung zu verbessern, sollten Dokumente mithilfe von Tabellen und Diagrammen mit Rahmen anstelle von rahmenlosen neu erstellt werden. | 1. April 2025 |
| 5005 | Inhalt | Übersetzen von Dokumenten mit sichtbaren Wasserzeichen oder Siegeln | Sichtbare Wasserzeichen oder Siegel können sich mit Text überlappen, wodurch es für die Modelle schwierig ist, den Inhalt genau zu erkennen und zu verarbeiten. Dokumente bleiben möglicherweise nicht übersetzt oder werden nur teilweise übersetzt. | Verwenden Sie saubere, wasserzeichenfreie Dokumente für optimale Übersetzungsergebnisse. | 21. Mai 2025 |
Azure Machine Learning
Bekannte Probleme im Zusammenhang mit Azure Machine Learning finden Sie unter Azure Machine Learning bekannten Problemen.